重磅发布：《人工智能与数据科学竞赛白皮书2022》亮点全解析！

日前，由 DataCastle 数据城堡联合福建省数据治理与数据流通工程研究院、电子科技大学大数据研究中心、山东省数据要素创新创业共同体、深圳国家基因库、亚马逊云科技、移动云编写的《人工智能与数据科学竞赛白皮书2022》于5月19日正式发布。 《白皮书2022》基于2020-2022年三年来国内办赛情况，聚焦政府、企业、科研机构各类赛事差异化发展、拆解竞赛基本架构、分析竞赛业态的发展困境、研判人工智能与数据科学竞赛未来趋势和发展方向。  《白皮书2022》聚焦近三年人工智能与数据科学竞赛现状，通过抽样调查、访谈、样本分析等研究方法，积极探索人工智能与数据科学竞赛的价值路径和发展方向，为众多企事业单位数字化转型瓶颈提供先决预见，为拓展数据应用方式、推动数据要素流通应用、寻找优秀数据人才提供创新思路。 ## 人工智能与数据科学竞赛概述及基本价值 #### 概述 人工智能与数据科学竞赛是一种以竞赛为形式的数据应用模式，在短时间内聚集大量数字人才，通过合理的赛事设计促进人工智能应用开发和数据要素的价值挖掘。  #### 基本价值 人工智能与数据科学竞赛作为一种创新业态，对内汇聚产学研用多方资源，对外影响、助力整个产业生态。在数据科学生态系统中，政府、企业、技术人才、竞赛机构形成了一个良性循环的子系统， 创新系统内数据要素、人才要素流通机制， 赋能数据科学产业发展。 ## 发展情况与趋势洞察 #### 赛题趋势 ###### 计算机视觉（CV）赛题是2022年最大热门 在2022年统计到的635道赛题中，计算机视觉（以下统称CV）相关赛题占比36.5%，达232道，是占比最大的技术方向。  ###### 案例聚焦：亚马逊云科技 AI For Good-2022 |[亚马逊云科技 AI For Good-2022 遥感光学影像目标检测赛由亚马逊云科技主办，旨在通过大尺寸图像目标识别技术对像素级遥感光学影像进行充分挖掘，赋能我国遥感空间测绘检测的可持续发展。](https://dev.amazoncloud.cn/competition)| | | --- | --- | 我国遥感科学技术发展应立足国家可持续发展的战略目标，提升对重点地区研究与把控的能力。随着高分辨率、定量遥感时代的来临，遥感数据获取与信息服务能力均得到了前所未有的发展，伴随而来的是信息处理的多样性和复杂性。结合目标检测技术分析处理遥感影像关键信息成为突破发展瓶颈的重要手段。相较于传统目标检测算法，基于卷积神经网络的目标检测具有更强的学习能力和泛化能 力，能够实现高效能的自然图像处理。本次大赛旨在利用人工智能技术，对像素级遥感光学影 像进行充分挖掘，打造高效、实用的目标检测算法，提高遥感光学影像的分析提取能力，推动遥感影像应用赋能可持续发展的战略目标。 本次大赛全国各大高校、企业、科研单位均有选手参赛。参赛选手覆盖国内外 133 所高校， 41 家企业；参赛选手中有来自于浙大，上交大，厦大，北航等双一流高校的高校学生，其中不乏在国内外数据领域各类竞赛中斩获大奖的佼佼者。最终来自中国科学院自动化研究所和东南大学的“望楼”团队凭借线上算法赛的精良模型与现场精彩的答辩表现成为本次大赛冠军。 [](https://dev.amazoncloud.cn/competition) ###### 工业类赛事聚焦应用落地 自2021年起，工业类人工智能与数据科学竞赛逐年增多。在2022年的12场工业类赛事中，全部算法赛赛题均围绕工业生产中的实际问题进行设计，赛题难度适中，赛题方案易落地。 伴随工业互联网的普及应用以及传统工业制造业数字化转型的趋势，工业制造企业开始重视对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析，实现智能控制、运营优化和生产组织方式变革。 ## 赛事主体  #### 主办方  #### 参赛者 ###### 身份特征 学历特征：在学历背景方面，参赛者群体中60%左右为硕博人才，本科人才占比37.88%。在人才专业情况方面，其中87%左右的人工智能与数据科学竞赛人才来自于理工科背景。由于经济管理学科与数据密切相关，诸多赛题来自金融领域，因此还有部分竞赛人才来自经济学、管理学专业。  ###### 职业特征 学生是竞赛人才的主力，占比约64%，在职人员多数将人工智能与数据科学竞赛作为技能练兵场和兴趣俱乐部，主要人群为IT及相关行业的工作者，以及从事金融、咨询等与数据相关方面的工作者。 ###### 地域特征  ###### 参赛者诉求 根据参赛者的典型特征进行归类总结能够帮助我们更好地进行赛事设计，并分析研判未来赛事的发展方向。   - **奖金名誉诉求：**\ 以奖金激励和名誉获取为核心诉求的参赛者以在校学生和职场新人为主，可支配时间充裕，技术实力较高，有冲击奖金和 TOP 排名的精力与实力，这些参赛者也是各大竞赛前排选手的重要组成部分。\ - **就业创业诉求：**\ 以就业创业为核心诉求的参赛者求具有很强的针对性，主要参与某类垂直领域的专业赛事，如金融、科技、生物医药等。 - **学习提升诉求：**\ 以获取数据和技能实训为核心诉求的参赛者主要由数据科学初学者为主，受限于数据获取困难和实训机会匮乏而选择参赛，是各大赛事中占比最高的参与者。这些参赛者技术实力较弱，但学习意愿强，有机会发展为竞赛核心选手。 - **社交活动诉求：**\ 以社交活动为核心诉求的参赛者数量少，影响力大。在竞赛社区加速发展的环境下， 部分竞赛深度选手开始组建交流社区、俱乐部、自媒体平台，成为竞赛领域意见领袖，对竞赛运营招募与舆情风向施加巨大影响力。 ## 赛事基本架构拆解   ## 前景展望 一、平衡数字中国建设区域差异，赋能数字政府生态发展。\ 二、数字中国展开布局，数据要素相关竞赛或纳入考核指标。\ 三、成果落地案例涌现，价值转化路径逐渐清晰。\ 四、解决人才招聘痛点，利用考核操作过程的评分系统精准评估技能。\ 五、科研教学为微型赛事提供落地场景。\ 六、AIGC带来AI革命，NLP赛题将成为新一阶段热点。\ 七、仿真赛题贴进实际问题，强化学习实现最优解或成为热门赛题类型。\ 八、线上赛事青睐云端环境，线下赛事追求竞技感。 **点击附件下载白皮书\ 获取更多人工智能与数据科学竞赛详情**